为何不学特斯拉弃用激光雷达Rivian给出理由：成本更低还能弥补摄像头短板

12月17日消息，同样作为美国造车新势力，Rivian在自动驾驶路线上的见解与坚持，显然和特斯拉存在差异。

近日，Rivian首席执行官RJ Scaringe在最新的一场采访中，阐述了公司在自动驾驶方案里采用激光雷达的原因。

他指出：“在模型构建阶段，以及在摄像头尚未真正实现显著升级之前，存在一些成本低廉、效率颇高的办法，能够用来弥补摄像头的不足。”

同时也给出了具体的例子，像穿透雾气、穿透密集的降雪或降雨这类情况，都能借助雷达来应对；“至于在极远距离——远超摄像头或人眼可视范围的探测场景中，我们同样可以通过激光雷达来解决问题，我们的激光雷达探测距离能够达到275米。”

他还进一步指出，同时拥有雷达与激光雷达的数据集具备另一项优势：能够让摄像头的训练进程变得更为迅速。

他着重指出，此处所说的“训练”，并非是指通过手写代码来达成这些任务。

模型自身具备理解这类信息的能力，当你将这些数据输入系统时，因为不同传感器模态之间不存在重叠，同时各自又有着独特的优势与不足，神经网络便能更精准地判断：远处那个模糊的物体究竟是一辆车、一个人，还是建筑物反射形成的影像？

当雷达与激光雷达协同工作时，摄像头在远距离捕捉到的模糊目标，能够更快地被校准为真实状态，他最后总结道。